
- •«Вычислительная математика»
- •Часть 1.
- •§ 1. Действия с приближенными величинами
- •§ 2. Методы решения нелинейных уравнений
- •§ 3. Нормы вектора и матрицы
- •§ 4. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений с квадратной матрицей
- •Введение
- •§1. Действия с приближенными величинами
- •1.1 Основные понятия
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.2 Погрешности арифметических операций
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.3 Погрешности вычисления значения функции
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Литература:
- •§2 Методы решения нелинейных уравнений
- •2.1 Изоляция корней
- •Задачи для самостоятельного решения
- •2.2 Уточнение корней при помощи методов, не требующих вычисления производных
- •2.2.1 Метод деления отрезка пополам (метод бисекции)
- •2.2.2 Метод простой итерации
- •2.2.3 Метод хорд
- •2.3 Уточнение корней при помощи методов, использующих производные
- •2.3.1 Метод Ньютона – Рафсона (метод касательных)
- •2.3.2 Модификации метода Ньютона
- •2.3.3 Метод хорд и касательных
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Литература:
- •§3 Нормы вектора и матрицы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Литература:
- •§4 Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений с квадратной матрицей
- •4.1 Метод Гаусса
- •4.1.1 Схема единственного деления
- •4.1.2 Схемы с выбором главного элемента
- •4.2 Метод Жордана
- •4.2.1 Классическая схема Жордана
- •4.2.2 Схема оптимального исключения
- •2). Схема оптимального исключения. Записываем в таблицу только рабочую часть расширенной матрицы, т.К. Остальные строки не преобразовываются.
- •4.3 Метод Холецкого.
- •4.4 Прямые методы решения системы линейных уравнений в случае квадратной матрицы специального вида
- •4.4.1 Метод квадратных корней
- •4) Находим решение системы (1):
- •4.4.2 Метод прогонки
- •4.5.1 Использование матриц вращения для решения систем
- •Для решения системы линейных уравнений
- •Литература
- •§5 Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •5.1 Метод Якоби
- •5.2 Метод Зейделя
- •5.3 Метод наискорейшего спуска
- •5.4 Метод сопряженных градиентов
- •Литература
- •§6 Вычисление определителя матрицы и построение обратной матрицы
- •6.1 Вычисление определителя
- •6.2 Построение обратной матрицы методом окаймления
- •6.3 Построение обратной матрицы методом пополнения
- •Литература
- •§7 Решение систем линейных уравнений с прямоугольными матрицами
- •7.1 Классификация систем
- •7.2 Нахождение обобщенного решения переопределенной системы с помощью первой трансформации Гаусса
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Литература
- •§ 8 Решение проблемы собственных значений
- •8.1 Приведение матрицы к трехдиагональному или почти треугольному виду при помощи метода Гивенса
- •Задача 1
- •8.2 Метод Якоби и схема его реализации для получения собственных значений матрицы
- •1. Классическая схема Якоби. На каждом шаге выбирают максимальный по модулю недиагональный элемент матрицы : и строят матрицу для обнуления этого элемента.
- •6. Копченова н. В., Марон и. А. Вычислительная математика в примерах и задачах - м.: Наука, 1972.
7.2 Нахождение обобщенного решения переопределенной системы с помощью первой трансформации Гаусса
Рассмотрим систему
(1)
в случае, когда (размерность матрицы – ).
Осуществляем
1–ю трансформацию Гаусса: умножим (1) на
транспонированную матрицу
слева,
получим:
.
(5)
Здесь
(5) – система вида
с квадратной матрицей
размерности (
),
невырожденной, симметричной. Решение
системы (5)
(его можно получить, используя прямые
или итерационные методы) – это обобщенное
решение системы (1), оно дает минимум
нормы вектора невязок среди всех
возможных решений.
Задача 1
Найти обобщенное решение переопределенной системы при помощи 1–ой трансформации Гаусса. Точность вычислений 0,01.
.
Решение.
Сделаем геометрическую иллюстрацию
задачи: даны 4 прямые на плоскости
.Требуется
найти точку
,
для которой выполнялось бы условие (2).
Введем обозначения:
;
;
.
Тогда
систему можно записать так:
.
Умножим обе части уравнения на матрицу
слева,
получим
или:
.
Здесь
,
.
Тогда
=
.
Норма
вектора невязок сильно отличается от
нуля:
7,54,
однако, это - минимум, который может быть
достигнут для данной системы, т.е.
получены координаты точки М
(см. рисунок).
Ответ:
обобщенное решение системы
=
2,45;
=
0,12.
Задача 2
Найти
обобщенное решение переопределенной
системы при помощи 1–ой трансформации
Гаусса и метода Зейделя.
.
Точность вычислений 0,001.
Решение. Введем обозначения:
;
;
.
Применяем 1–ю трансформацию Гаусса: , или
.
Это
система уравнений с квадратной матрицей
вида
. Решим
эту систему методом Зейделя с точностью
до 0,001 (см. §5,
п.5.2). Для этого построим матрицу
:
Возьмем
начальное приближение
=
(0; 0; 0)T,
, для него вектор невязок
.
Дальнейшие расчеты занесем в
таблицу.
k |
|
|
|
0 |
22,6936 |
(0,125; 0,695; 0,6778)T |
(0,125; 0,695; 0,6777)T |
1 |
1,9539 |
(0,1759; 0,0753; –0,0010)T |
(0,3009; 0,7703; 0,6767)T |
2 |
0,2270 |
(0,0284; 0,0033; –0,0009)T |
(0,3293; 0,7736; 0,6758)T |
3 |
0,0110 |
(0,0014; 0,0001; –0,0000)T |
(0,3307; 0,7737; 0,6757)T |
4 |
0,0003 |
|
|
Поскольку
0,001,
вычисления прекращаем. Полученный
вектор
- обобщенное решение исходной системы.
Норма вектора невязок исходной системы
2,526.
Ответ:
обобщенное решение системы
=
0,331;
=
0,774;
=
0,676.
7.3 Нахождение нормального решения неопределенной
системы с помощью второй трансформации Гаусса
Требуется
решить систему
(1) с матрицей
размерности
,
причем
(неопределенная система). Используем
2–ю трансформацию Гаусса: заменяем
на произведение
,
где
– вектор размерности
:
,
тогда (1) можно записать в виде
. (6)
Здесь
(6) - система вида
с квадратной матрицей
размерности
,
неособенной, симметричной. Решение
системы (6) можно получить, используя
прямые или итерационные методы:
.
Тогда нормальное решение системы (1):
.
Это решение имеет наименьшую норму среди всех возможных решений системы.
Пример. Система двух уравнений с тремя неизвестными:
.
Геометрически решения этой системы - это множество общих точек двух плоскостей в пространстве. Если это множество не пусто (плоскости не параллельны), то таких точек бесконечное множество (прямая либо плоскость). Нормальное решение системы - это точка, радиус-вектор которой имеет наименьшую норму среди всех возможных решений, т.е. точка, наиболее близкая к началу координат в пространстве решений.
Задача
Найти нормальное решение неопределенной системы при помощи 2–ой трансформации Гаусса. Точность вычислений 0,01
.
Решение.
Обозначим
;
;
.
В
системе уравнений
сделаем замену
,
получим систему с квадратной матрицей
:
.
.
Используя прямые или итерационные методы, получаем решение этой системы:
=
(0,256; -0,068; 0,231)T
.
Теперь находим нормальное решение исходной системы – вектор , имеющий наименьшую норму среди всех решений исходной системы:
.
Норма
вектора невязок для полученного
нормального решения:
0,002.
Ответ: нормальное решение системы
=
-0,14;
=
-0,46;
=
0,54;
=
0,10.
В заключение можно отметить существенный недостаток обеих трансформаций Гаусса: они ухудшают обусловленность системы.